摘要：迈克斯·泰格马克教授认为中国在 AI 领域的应用层面要领先于美国，猎豹移动董事长兼 CEO 傅盛则认为，中国在底层 AI 规律的探索上有所不足，所以他在努力培育一种激荡“脑洞”的企业文化。而关于 AI 的应用，泰格马克教授和傅盛都着重强调了 AI 的“服务”属性。

9 月 19 日，猎豹移动邀请了《生命 3.0》的作者、未来生命研究所的联合创始人迈克斯·泰格马克教授，围绕“预见未来——机器·人 共同进化”这一主题，猎豹移动董事长兼 CEO 傅盛和泰格马克教授展开了圆桌上的观点激荡。

泰格马克在《生命 3.0》一书中对于 AI（人工智能）时代的深刻思考，和猎豹移动近年在 AI 业务上的积极布局，促成了这次谈话。

AI 水平的差距在于“思考”的深度

左一为傅盛，左二为迈克斯·泰格马克

在参观完猎豹移动的产品和企业环境后，泰格马克表示印象深刻。傅盛称这是在他认真思考“中美企业最大的差距是什么”后所做的努力。他认为这种差距不仅仅在科技水平，更重要的是一些思维模式上的差异，他强调了“思考”这个字眼。事实上，“思考”也让猎豹移动一直在试图跳出严重同质化的竞争，并在短短三年内上市，也让猎豹移动决心“在 AI 上全力以赴地布局”。今年 3 月，猎豹移动一口气发布了包括接待机器人豹小秘和零售机器人豹小贩在内的五款机器人。5 月小豹 AI 音箱正式发售后，7 月开卖的小豹 AI 翻译棒以 299 元的定价掀起热销浪潮。

谈到 AI 水平的差距，泰格马克认为中国在 AI 上有很多方面都已领先西方，比如说中国已经实现了 AI 的工具，也有更为完备的移动支付系统等。另外，根据中国信息通讯院的最新报告，中国、美国和日本位列全球人工智能专利数量前三，中国已超过美国成为 AI 领域专利申请量最高的国家。今年上半年全球共监测到 4998 家人工智能企业，美国以 2039 家位列全球第一，中国大陆以 1040 家位居第二。

傅盛在认同泰格马克对中国科技的推崇之余也给出了自己的思考：“在 AI 领域的应用层面上，中国的确是领先的。但是在底层 AI 规律的探索上，我认为，今天美国还是有一大批的科学家和思想家，他们开创性的贡献和思考是我们今天还不能比的。”

对于 AI 论文数华人超过了非华人这则消息，傅盛则认为 AI 论文不能光靠数量，目前关键性的论文大部分还不是华人贡献的，即便是华人贡献的，在中国本土的华人贡献的论文只占了 2%。他点出了中美两国今天关于 AI 的一个现状：“我们能够迅速的把一种，已经被证明的技术用更大的规模、更好效率地去应用，但是在真正的‘开脑洞’、开创性的思维逻辑上，其实我们还是有非常大的不足。”

为保证 AI 安全，泰格马克和傅盛做了哪些实践？

泰格马克创立的未来生命研究所，旨在“促进对未来乐观图景的研究，及降低人类面临的现存风险”，而在不久之前，泰格马克也发起了一个抵制杀手机器人的运动。埃隆·马斯克、DeepMind 联合创始人、全球顶尖 AI 学者等，都支持了这项倡导。在对谈中，迈克斯教授指出，机器人容易在几个方面对人类构成威胁，一是功能失灵；二是机器人被设计为对人类产生危害的武器；三是遭遇黑客攻击。

泰格马克坚决认为谈论禁止自动化杀人武器，以及签约禁止研发自动性杀人武器 AI 并不为时尚早。其中提到的这种特定 AI 武器可以自主去决定它要杀谁，这不是由人来决定的。“我们希望我们现在做的事情，能够提前预测科技可能给人类带来的危害。我们要有一些前瞻性的措施，才能保证未来这些非常强大的技术都用在有益于人类的事情上面。”

关于 AI 安全这个话题，傅盛表示，“作为一个从业者，我认为 AI 突然有一天把人给消灭，这件事可能还挺远的，还没有看到可达成的路径。”9 月 18 日，傅盛在 2018 世界人工智能大会上还表示过，我们很多时候把人工智能科幻化了，在产品落地上的讨论反而不够。傅盛提出，“我不认为我们今天能做出完全替代人的机器人，但可以做出可从事一些重复性劳动的机器人。”

这让傅盛做产品的过程中，不忘强化猎豹移动 AI 产品的“服务”属性，“我们在技术层加了一些硬指令，未来，当机器人与用户在物理空间发生交互的时候，猎豹移动将确保机器人所有功能都由人来控制，而不是机器。”猎豹移动在做的豹小秘服务型机器人的时候，就前后斟酌过它是不是要有“手”，但最终因为“手”的技术目前在移动的机器人上并不能给用户提供有用的功能，又出于安全方面的考虑，决定采用“无手”设计。而机械臂咖啡机器人更是被包裹在一个透明的密闭箱子里，避免它跟物理世界发生实时交互伤害到人。

最后，当被问到“如何看待 AI 与资本的关系”，傅盛回答，“我的感受是在中国资本对 AI 的热情比美国要高。从某种意义上来说，我认为这也是中国的一个优势。因为 AI 技术出现得太新了，所以大家对于这件事儿还是处于各种兴趣和投入。就是相当于产业链还是处在早期的阶段，要是想让 AI 技术像传统的生意模式那样，快速的变成一个可以迅速收益的产业，是非常不容易的。” ■